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pytorch中tensorboard安裝及安裝過(guò)程中出現(xiàn)的常見(jiàn)錯(cuò)誤問(wèn)題

更新時(shí)間：2023年09月15日 10:42:48 作者：深度學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)愛(ài)好者

這篇文章主要介紹了pytorch中tensorboard安裝及安裝過(guò)程中出現(xiàn)的常見(jiàn)錯(cuò)誤問(wèn)題,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助,如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

安裝步驟

1.在anaconda prompt環(huán)境下安裝tensorboard

（1）激活pytorch環(huán)境

activate pytorch

（2）安裝tensorboard

Pip install tensorboard

安裝起來(lái)還是比較快的，tensorboard占用存儲(chǔ)也小，所以網(wǎng)慢也會(huì)很快安裝好。

使用tensorboard

在終端或者pycharm中輸入以下代碼字段

import torch
import torchvision
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision import datasets, transforms
# Writer will output to ./runs/ directory by default
writer = SummaryWriter()
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
trainset = datasets.MNIST('mnist_train', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True)
model = torchvision.models.resnet50(False)
# Have ResNet model take in grayscale rather than RGB
model.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False)
images, labels = next(iter(trainloader))
grid = torchvision.utils.make_grid(images)
writer.add_image('images', grid, 0)
writer.add_graph(model, images)
writer.close()

可以在anaconda prompt終端中的剛才所創(chuàng)建的虛擬環(huán)境pytorch中進(jìn)行：

（1）首先進(jìn)入剛才創(chuàng)建的虛擬環(huán)境

activate pytorch

（2）運(yùn)行python

python

檢驗(yàn)tensorboard是否安裝好

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

沒(méi)報(bào)錯(cuò)就是安裝好了

（3）官方pytorch文檔中運(yùn)行tensorboard，直接復(fù)制代碼到剛才建立的虛擬環(huán)境pytorch終端命令tensorboard --logdir=runs

注意：（3）會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題兩個(gè)問(wèn)題

問(wèn)題1（可無(wú)可有，看自己的電腦提示）

若有問(wèn)題，則是以下問(wèn)題：

tensorboard ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xba in position 0: invalid start byte

解決方法

計(jì)算機(jī)名稱里邊有中文，改一下計(jì)算機(jī)名稱運(yùn)行成功。

問(wèn)題2

運(yùn)行完（3）之后會(huì)出現(xiàn)

復(fù)制 http://localhost:6006/ 到Google游覽器，會(huì)出現(xiàn)

這是因?yàn)槊?strong>tensorboard --logdir=runs的錯(cuò)誤

步驟（3）的正確做法

（1）在運(yùn)行上述代碼完成后，會(huì)出現(xiàn)一個(gè)運(yùn)行文件log。在runs下的文件夾里面

（2）copy下這個(gè)文件夾的路徑（注意不是文件的路徑，而是文件夾的路徑）

該文件夾下點(diǎn)擊右鍵

直接左鍵即可復(fù)制

（3）在虛擬環(huán)境pytorch終端命令窗口直接運(yùn)行：

tensorboard --logdir=D:\pycharm\pychanrm項(xiàng)目文件\runs\Dec20_21-26-45_R7000P

值得注意的是：

1.=的左右都不能有空格
2.path必須是絕對(duì)路徑才可以正常找到文件，/home/…

（4）運(yùn)行完會(huì)出現(xiàn)

（5）復(fù)制 http://localhost:6006/ 到Google游覽器，即可運(yùn)行成功。

是不是感覺(jué)很神奇。

最后附檢測(cè)代碼：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import numpy as np
writer = SummaryWriter()
for n_iter in range(100):
    writer.add_scalar('Loss/train', np.random.random(), n_iter)
    writer.add_scalar('Loss/test', np.random.random(), n_iter)
    writer.add_scalar('Accuracy/train', np.random.random(), n_iter)
    writer.add_scalar('Accuracy/test', np.random.random(), n_iter)